Raum-zeitliche Exploration von COVID-19 Daten und lokalen Risikofaktoren in Berlin: am Beispiel des Bezirks Neukölln

• Antragstellerinnen / Antragsteller: Professorin Dr. Tobia Lakes; Privatdozent Dr. Nicolai Savaskan
• Fachliche Zuordnung: Humangeographie ; Public Health, Gesundheitsbezogene Versorgungsforschung, Sozial- und Arbeitsmedizin
• Förderung: Förderung von 2021 bis 2024
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 492361591

• Erstellungsjahr: 2024

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Die COVID-19-Pandemie stellt insbesondere in städtischen Gebieten eine globale Gesundheitsbedrohung dar. Das Verständnis der Faktoren, die sich auf die Verbreitung des SARS-COV-2 Virus auswirken, ist entscheidend für die Entwicklung effektiver Eindämmungs-, Schutz- und Abmilderungsstrategien. Unser Forschungsprojekt verfolgte deshalb das Ziel, innovative räumlich-zeitliche Datenanalysetechniken zu entwickeln und anzuwenden, um die COVID-19-Pandemie innerhalb eines städtischen Umfelds zu bewerten, zu analysieren und zu überwachen. Zusätzlich analysierten wir die bestehenden Organisationsformen, in denen gesundheitliche Schutzmaßnahmen und Containment-Strategien umgesetzt werden. Wir konzentrierten uns dabei speziell auf den Bezirk Berlin-Neukölln und nutzten gemeldete COVID-19-Fallzahlen, die vom Gesundheitsamt Neukölln bereitgestellt wurden. Dieser Bezirk erwies sich aufgrund seiner hohen zeitlichen und räumlichen Dynamik bei gemeldeten COVID-19-Fällen sowie seiner vielfältigen Bevölkerung und urbanen Struktur als ideal für die Analyse. Im Rahmen unseres Projekts stellten wir fest, dass Gebiete mit einem hohen Risiko innerhalb des Bezirks heterogen verteilt waren und sich die räumlichen Muster in verschiedenen Phasen der Pandemie änderten. Wir identifizierten Krankheitscluster auf der Ebene der Nachbarschaften, die hauptsächlich in bestimmten Bereichen im nördlichen Teil des Bezirks konzentriert waren. Eine weitere wichtige Erkenntnis unseres Projekts war, dass neben Maßnahmen im Bereich der öffentlichen Gesundheit und des Sozialwesens auch andere Faktoren wie das Auftreten von Virusvarianten, die Saisonalität und lokale Ereignisse die Inzidenz von COVID-19 auf lokaler Ebene beeinflusst haben könnten. Mithilfe unseres räumlichen statistischen Modellierungsansatzes zeigten wir, dass sich die Auswirkungen verschiedener Umwelt- und soziodemografischer Faktoren während der verschiedenen Phasen der Pandemie unterscheiden, was darauf hindeutet, dass die zugrunde liegenden Mechanismen der Krankheitsübertragung nicht statisch waren. Wir stellten außerdem fest, dass die ausgewählten soziodemografischen Faktoren im Vergleich zu Umweltfaktoren einen stärkeren Zusammenhang zu COVID-19-Fällen aufwiesen. Zusätzlich zeigte sich, dass der Grad der Digitalisierung einen wichtigen Einfluss auf den Work flow und die Freiheitsgrade der Analysen hat. In unserer aktuellsten Studie konnten wir aufzeigen, dass viele Schutzmaßnahmen in Altenpflegeheime insuffizient waren während der Prä-Vakzinierungsphase der Pandemie. Wir identifizierten einige Ursachen, die die Fallfatalitätsrate trotz Schutzmaßnahmen erhöhten wie hohe Bettkapazitäten oder hohe Altersverteilungen im Unterschied zu Patienten, die aussrhalb von Alterspflegeeinrichtungen lebten. Die Ergebnisse dieses Projekts verdeutlichen die Bedeutung der Analyse ortsbezogener Gesundheitsdaten, um Maßnahmen zu entwickeln, die gefährdete Standorte und Gruppen zeitnah erreichen. Dieses Wissen ist nicht nur für diese Pandemie von Bedeutung, sondern gegebenenfalls noch wichtiger für zukünftige Pandemien und andere Entwicklungen, die die Gesundheit beeinflussen. Schließlich sind die Ergebnisse entscheidend, um zugrunde liegende Ungleichheiten in lokalen Gesundheitskontextenten und Interventionen zu identifizieren.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

• Raum-zeitliche Exploration von COVID-19 Daten und lokalen Risikofaktoren in Berlin: am Beispiel des Bezirks Neukölln. Das Gesundheitswesen. Georg Thieme Verlag.
  Butler, J.; Schmitz, T.; Lambio, C.; Manafa, G.; Savaskan, N. & Lakes, T.
  
• Raum-zeitliche Exploration von COVID-19 Daten und lokalen Risikofaktoren in Berlin: am Beispiel des Bezirks Neukölln; Kongress Armut und Gesundheit (online); Poster presentation.
  Lakes, T., Savaskan, N., Schmitz, T., Lambio, C., Butler, J., Kühl, F. & Georgianna, M.
  
• Raumzeitliche Exploration von COVID-19 Daten und lokalen Risikofaktoren in Berlin: am Beispiel des Bezirks Neukölln; 17. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Epidemiologie (DGEpi) in Greifswald; September 2022; Oral presentation.
  Schmitz, T., Lambio, C., Butler, J., Georgianna, M.; Savaskan, N. & Lakes, T.
  
• Exploration of the COVID-19 pandemic at the neighborhood level in an intra-urban setting. Frontiers in Public Health, 11.
  Schmitz, Tillman; Lakes, Tobia; Manafa, Georgianna; Lambio, Christoph; Butler, Jeffrey; Roth, Alexandra & Savaskan, Nicolai
  
• Exploring the Spatial Relative Risk of COVID-19 in Berlin-Neukölln. International Journal of Environmental Research and Public Health, 20(10), 5830.
  Lambio, Christoph; Schmitz, Tillman; Elson, Richard; Butler, Jeffrey; Roth, Alexandra; Feller, Silke; Savaskan, Nicolai & Lakes, Tobia
  
• Learning from the COVID-19 pandemic for intra-urban resilience assessments; 2. International Conference on Geographic Information Science (GIScience) in Leeds; September 2023; Poster presentation.
  Lakes, T., Manafa, G., Schmitz, T. & Savaskan, N.
  
• A European roadmap to a digital epidemiology in public health system. Frontiers in Digital Health, 6.
  Yavuz, Mesut & Savaskan, Nicolai
  
• End of the Pandemic - Beginning of Digitalization in the Public Health Service? The German National Funding Program. Gesundheitswesen. 2024 Sep 27.
  Yavuz, Mesut & Savaskan, Nicolai
  
• Epidemiology of COVID-19 in Berlin-Neukölln nursing homes. J Infect Public Health. 2024 Sep 20;17(11):102546.
  Roth A., Gehre L., Gerke J., Lutz M., Manafa G., Schmitz T., Lambio C., Zhuang S., Butler J., Lakes T. & Savaskan N.
  
• German public health reforms draw ire. The Lancet, 403(10428), 714.
  Biedermann, Ferry
  
• Germany's national public health gets reorganized: A new institute shall take center stage. Health Policy, 145, 105084.
  Savaskan, Nicolai; Lampl, Benedikt M.J.; Yavuz, Mesut & Tinnemann, Peter
  
• Neighborhood-level inequalities and influencing factors of COVID-19 incidence in Berlin based on Bayesian spatial modelling. Sustainable Cities and Society, 104, 105301.
  Zhuang, Sida; Wolf, Kathrin; Schmitz, Tillman; Roth, Alexandra; Sun, Yukai; Savaskan, Nicolai & Lakes, Tobia